• 解码社交意图的运动线索：基于手部运动学与眼动追踪的交互行为预测研究

  在咖啡厅里，当有人伸手拿起糖罐时，我们往往能瞬间判断对方是要自己加糖还是递给同伴——这种日常社交互动背后隐藏着复杂的神经机制。然而，当前研究对动作观察中哪些运动学特征（Kinematics）真正传递社交意图仍不明确，尤其缺乏对潜在交互场景（如第二人称视角）下线索整合机制的系统探索。帕尔马大学神经科学单元的研究团队通过创新性的多实验设计，首次揭示了手部在物体上的接触位置和面部注视在社交意图解码中的核心作用，相关成果发表在《Scientific Reports》上。研究采用三个关键技术方法：1）使用3D-optoelectronic SMART系统记录18名受试者执行放置（Place）和传递（Pa

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 基于自适应神经模糊推理系统的印度半干旱地区多作物产量预测模型研究

  印度作为全球人口最多的国家，粮食安全始终是悬在头顶的达摩克利斯之剑。随着气候变化加剧，半干旱地区的农业生产面临前所未有的挑战。传统的经验式产量预估方法已难以满足精准农业的需求，而单一作物模型又无法反映农民实际种植的多样性。在这个背景下，来自萨达尔瓦拉布拜国家技术学院土木工程系的研究团队另辟蹊径，将人工智能中的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)引入农业领域，开创性地构建了适用于五种主要作物的产量预测模型，相关成果发表在《Scientific Reports》上。研究团队采用了创新的数据合成技术，通过逆累积分布函数(CDF)方法扩充了1987-2020年间印度纳西克地区的气候与作物数据。他们选取

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 基于多头自注意力机制融合多特征的深度学习模型DeepMM-Kcr精准预测赖氨酸巴豆酰化位点及其生物学意义

  在生命活动的精密调控网络中，蛋白质翻译后修饰(PTM)如同分子世界的"密码锁"，而赖氨酸巴豆酰化(Kcr)正是近年来破译的关键密码之一。这种在组蛋白和非组蛋白上广泛存在的修饰，不仅参与基因转录激活和染色质结构维持，更与癌症、HIV潜伏等疾病过程密切相关。然而，传统质谱检测方法耗时耗力，现有计算模型如Deep-Kcr、BERT-Kcr等虽取得进展，但面临特征融合不充分、预测精度受限等挑战。西安工程大学的研究团队在《Scientific Reports》发表的研究中，创新性地构建了DeepMM-Kcr深度学习框架。该研究采用HeLa细胞来源的14,311个Kcr位点数据集，通过CD-HIT去冗余后

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 急性脊髓损伤多模态预测建模：多算法整合与可解释 AI 技术研究

  急性脊髓损伤（ASCI）如同突然降临的灾难，会瞬间击碎患者的正常生活，导致严重的神经功能缺损，使患者生活质量大幅下降。而早期准确预测神经功能恢复情况，对于制定个性化治疗方案至关重要。然而，当前的 ASCI 预测模型面临诸多挑战：传统机器学习方法如逻辑回归、随机森林等虽有一定的 interpretability 和计算效率，但依赖手动特征选择，容易遗漏数据中的复杂模式；深度学习方法如卷积神经网络虽擅长处理高维复杂数据，却需要大量标注数据和计算资源，在医疗领域数据获取和标注成本高昂的情况下难以广泛应用。此外，现有模型在预测准确性、泛化能力以及可解释性方面都存在不足，临床适用性有待提高。为了突破这些

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 同型半胱氨酸诱导神经毒性的机制研究：揭示突触小泡循环的关键作用

  论文解读同型半胱氨酸（Hcy）是一种含硫氨基酸，其代谢异常与多种神经系统疾病密切相关。流行病学研究表明，高同型半胱氨酸血症（HHcy）在全球范围内的患病率差异显著，且与认知障碍、阿尔茨海默病、血管性痴呆及抑郁等病症存在强烈关联。然而，Hcy诱导神经毒性的具体分子机制尚未完全阐明。为此，天津医科大学的研究团队开展了此项研究，旨在揭示Hcy对神经系统的具体影响及其潜在机制。研究人员首先构建了Hcy干预的大鼠和N2a细胞模型。通过开放场测试（OFT）和蔗糖偏好测试（SPT），发现Hcy处理的大鼠表现出抑郁样行为，同时海马区和皮层区域的神经元出现病理损伤和凋亡。进一步的mRNA微阵列分析显示，Hcy处

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 基于人工神经网络表征预测的脑电音乐识别模型构建及其在脑机接口中的应用

  音乐如何在大脑中编码一直是神经科学领域的核心问题。传统脑电图(EEG)技术虽能记录听觉皮层的神经活动，但受限于信号噪声和深层脑区信号衰减，难以构建高精度的识别模型。近年来研究发现，人工神经网络(ANN)处理音乐时产生的表征与人类大脑活动存在相似性，这为突破技术瓶颈提供了新思路。Sony计算机科学实验室的Taketo Akama团队在《Scientific Reports》发表的研究中，开创性地将ANN表征作为监督信号，通过预测音乐刺激对应的ANN表征来增强EEG模型的识别能力。研究采用NMED-T数据集（包含20名受试者聆听10首歌曲的128导EEG数据），构建了包含EEG和音乐双分支的2D

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 淀粉样蛋白β二聚体诱导星形胶质细胞快速局部钙信号异常：阿尔茨海默病早期机制新探

  阿尔茨海默病（AD）作为最常见的神经退行性疾病，其核心病理特征是脑内淀粉样蛋白β（Aβ）的异常沉积。尽管Aβ寡聚体的神经毒性已被广泛认知，但它在疾病早期如何通过星形胶质细胞这一"大脑管家"引发神经元损伤，仍是未解之谜。传统观点认为Aβ主要直接攻击神经元，但近年研究发现，星形胶质细胞的钙信号（[Ca2+]i）异常可能导致过量的谷氨酸释放，最终造成突触损伤。然而，Aβ究竟如何影响星形胶质细胞中那些转瞬即逝（毫秒级）的局部钙信号？这个微观世界的扰动或许正是AD早期级联反应的关键起点。来自日本生理学研究所和综合研究大学院大学的研究团队在《Scientific Reports》发表的研究，首次捕捉到Aβ

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 纳米脂质体技术突破血脑屏障：DNAzyme靶向递送治疗神经退行性疾病的新策略

  神经退行性疾病如阿尔茨海默病和亨廷顿病是全球公共卫生的重大挑战，传统药物因血脑屏障（Blood-Brain Barrier, BBB）的严格筛选机制难以有效递送。尽管DNAzyme（脱氧核酶）作为基因沉默工具能特异性切割致病mRNA，但其BBB穿透率不足6%。克尔曼沙医科大学的研究团队在《Scientific Reports》发表研究，通过纳米脂质体技术突破这一瓶颈。研究采用乙醇注入法制备DNAzyme负载纳米脂质体（DNZ-NLPs），系统评估其理化性质、体外释放动力学及体内BBB穿透能力。关键实验技术包括动态光散射（DLS）分析粒径（91.49 nm，PDI=0.325）、扫描电镜（SEM

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 间歇性控制与视网膜光流在维持曲线路径中的作用机制研究

  人类如何通过视觉导航一直是神经科学和工程学的核心问题。在驾驶或骑行等曲线路径运动中，视网膜光流（retinal optic flow）——即眼球运动产生的动态视觉模式——被认为是关键线索。然而，这种感知如何转化为具体的控制动作仍不明确。传统理论认为控制是连续的，但近年研究发现人类运动控制具有间歇性（intermittent control）特征，即通过一系列离散的"弹道式修正"（ballistic correction）来调整动作。这种特性与生物系统为节省能量而演化出的"满意化原则"（satisficing behavior）一致：仅在感知到需求时才触发动作。瑞典查尔姆斯理工大学的Bjornb

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 基于Ki-67指数10%临界值的胰腺神经内分泌肿瘤分层研究：临床病理与分子多组学分析

  胰腺神经内分泌肿瘤（PanNETs）虽然常被归类为低度恶性肿瘤，但部分患者仍会出现远处转移或复发，这给临床预后评估带来巨大挑战。目前世界卫生组织（WHO）分级系统采用Ki-67指数3%和20%作为G1/G2/G3的分界值，但越来越多的证据表明，这种划分可能无法充分反映肿瘤的生物学异质性。特别是在G2群体中（Ki-67 3-20%），患者的临床结局差异显著，亟需更精细的分层标准。欧洲肿瘤内科学会（ESMO）临床实践指南已前瞻性地提出将10%作为治疗决策的关键阈值，但这一建议缺乏系统的分子生物学证据支持。为了破解这一临床难题，静冈癌症中心的研究团队开展了一项创新性研究。他们收集了87例手术切除的P

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 基于区块链与模糊前馈卷积时序神经网络的电子教育文档安全管理系统研究

  在数字化浪潮席卷全球的背景下，教育领域正面临前所未有的挑战。学术记录伪造、证书数据篡改、冗长的验证流程等问题日益突出，严重威胁着教育系统的公信力。传统纸质文档管理方式已无法满足现代教育机构对效率和安全性的双重需求，而中心化的电子系统又存在单点故障风险。更令人担忧的是，教育资源的跨机构共享往往伴随着数据泄露和权限失控的风险，这些问题如同悬在数字教育头顶的"达摩克利斯之剑"。针对这一系列挑战，来自卡拉林甘姆研究与工程学院的P.Chinnasamy团队联合印度、马来西亚和埃塞俄比亚的多所高校研究人员，在《Scientific Reports》上发表了一项创新性研究。该团队巧妙地将区块链技术与前沿机器

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-30

• 单酰甘油酰基转移酶通过维持离子型受体表达调控果蝇冷温度感知与回避行为

  论文解读环境温度的感知对于生物体的生存和繁殖至关重要。温度变化直接影响生物体的生理功能，包括长期生存、繁殖和行为活动。对于变温动物如昆虫，由于其较小的体型和较大的表面积与体积比，它们的核心体温容易受到外界环境的影响。因此，准确感知温度变化对于它们的生存至关重要。果蝇（Drosophila）作为模式生物，已被广泛用于研究温度感知机制。然而，温度传感器如何维持其功能以及脂质代谢在其中的作用仍不清楚。为了解决这些问题，日本国立基础生物学研究所（National Institute for Basic Biology, NIBB）的研究人员开展了相关研究。他们发现，单酰甘油酰基转移酶编码基因bishu

  来源：Communications Biology

  时间：2025-05-30

• 针灸治疗犬颈椎间盘退行性疾病的回顾性研究：基于辨证论治原则的疗效验证与方案优化

  颈椎间盘退行性疾病(IVDD)是困扰犬类健康的常见病，尤其好发于小型犬种，表现为颈部疼痛、运动障碍等症状，严重影响动物生活质量。目前西医主要采用手术或药物保守治疗，但存在术后并发症风险高、药物副作用明显等问题。传统中兽医理论认为该病属"痹症"范畴，与风寒侵袭、气血瘀滞相关，针灸作为重要治疗手段已有千年历史，但其疗效缺乏系统性评价，选穴方案也亟待标准化。中国农业大学动物医学院联合教学动物医院的研究团队，在《One Health Advances》发表论文，通过回顾性分析2016-2021年82例犬颈椎IVDD病例，结合前瞻性验证研究，系统评估了针灸治疗的临床效果。研究采用多中心病例收集方式，通过

  来源：One Health Advances

  时间：2025-05-30

• 基于移动平台的深度卷积神经网络实时检测玉米叶病害研究：VGG16 模型的优化与应用

  玉米作为全球产量最高的作物，其种植面临着多种叶部病害的严峻挑战。 Turcicum 叶枯病、灰叶斑病和普通锈病等病害不仅会导致玉米产量大幅下降，如普通锈病在流行年份可造成埃塞俄比亚高地玉米主产区高达 61% 的产量损失，还会影响粮食质量与安全。传统的人工检测方法耗时费力，且依赖专业知识，难以满足现代农业对病害早期干预的需求。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的自动化检测方法展现出巨大潜力，但现有研究大多集中于开发离线模型，这些模型无法为农户提供即时反馈和实时监测，限制了其在田间地头的实际应用。为解决这一难题，埃塞俄比

  来源：Plant Methods

  时间：2025-05-30

• 基于脑萎缩进展亚型的孤立性REM睡眠行为障碍表型转化机制研究

  在神经退行性疾病研究领域，孤立性REM睡眠行为障碍(iRBD)被视为突触核蛋白病(synucleinopathies)的前驱标志，这类患者最终约80%会发展为帕金森病(PD)或路易体痴呆(DLB)。然而令人困惑的是，为何相同前驱症状会导向不同临床结局？这个"黑箱"问题长期困扰着学界。传统观点认为脑萎缩模式可能蕴含答案，但受限于样本量和研究方法，萎缩的起始部位与扩展路径始终未能阐明。为破解这一难题，由加拿大麦吉尔大学领衔的国际团队在《eBioMedicine》发表重磅研究。研究人员创造性地整合11个研究中心1276例参与者（含451例多导睡眠图确诊的iRBD）的T1加权MRI数据，运用基于顶点分

  来源：eBioMedicine

  时间：2025-05-30

• 综述：比较低频与高频脑深部电刺激对帕金森病患者影响的系统评价

  Abstract脑深部电刺激（DBS）通过植入特定脑区电极调控神经活动，已成为中晚期帕金森病（PD）药物难治性症状的重要治疗手段。高频刺激（HFS, >100 Hz）和低频刺激（LFS, ≤100 Hz）对运动症状的改善存在显著差异：HFS能有效控制震颤和强直，但可能引发步态冻结和言语障碍；LFS则显著改善步态稳定性、吞咽功能和言语流畅性，但对核心运动症状的疗效较弱。8项随机对照试验（RCTs）的汇总分析表明，80-130 Hz可能是兼顾疗效与安全性的最佳频率范围。Introduction帕金森病作为一种以黑质多巴胺神经元退变为核心的神经退行性疾病，其典型运动症状包括静止性震颤、运动迟缓

  来源：Brain Disorders

  时间：2025-05-30

• 基于InceptionNeXt-Transformer的多模态乳腺癌诊断：一种融合多尺度深度特征学习的新型架构

  乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤，2020年新增病例达230万例，死亡68.5万例。尽管临床检查、乳腺X线摄影（mammography）、超声和组织病理学（histopathology）是主要诊断手段，但人工诊断存在耗时、主观性强且依赖专家经验的局限性。现有计算机辅助诊断（CAD）系统多局限于单一影像模态，而CNN模型难以捕捉全局依赖，视觉Transformer（ViT）又面临计算复杂度高的问题，亟需一种兼顾精度与效率的多模态解决方案。为突破这些瓶颈，Igdir大学人工智能与大数据研究中心的研究团队开发了InceptionNeXt-Transformer混合架构。该模型创新性地将CNN的多尺度

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-30

• 基于光遗传-电混合刺激的高效β波段神经活动调控帕金森病神经退行性治疗模型研究

  帕金森病（Parkinson's disease, PD）作为全球第二大神经退行性疾病，其核心病理特征是黑质致密部（SNC）多巴胺能神经元退化，导致基底节（Basal Ganglia, BG）-丘脑（Thalamus, Th）神经环路出现病理性β波段（13-30 Hz）同步振荡。这种异常活动引发运动迟缓、震颤等典型症状，而传统深部脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）虽能缓解症状，却存在组织损伤、能量效率低等局限。面对这一挑战，研究人员将目光投向光遗传学（optogenetics）——这一能精准操控特定神经元活动的技术，但其单独应用时存在能量需求高、穿透深度不足的问题

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-30

• 基于双侧重加权可视性图与卷积神经网络的癫痫高频振荡自动分类方法

  癫痫作为由大脑神经元异常放电引发的慢性疾病，严重影响着全球约7000万患者的生活质量。尽管70%患者可通过药物控制发作，但仍有30%发展为药物难治性癫痫，需通过手术切除致痫灶治疗。精准定位发作起始区(SOZ)是手术成功的关键，而高频振荡(HFOs)因其与SOZ的高度相关性成为最具潜力的生物标志物。传统HFOs识别依赖人工检测，不仅耗时耗力，且受主观因素影响大；现有自动检测方法如基于能量阈值或时频分析的技术，又面临参数敏感、信息丢失等局限。山东第一医科大学附属省立医院神经外科团队在《Biomedical Signal Processing and Control》发表的研究中，开创性地将复杂网络

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-30

• 基于零维心血管血流动力学参数与卷积神经网络融合的心血管疾病早期检测新方法

  心血管疾病(CVD)长期占据全球死因首位，每年导致约1790万人死亡。传统诊断依赖侵入性检测和间歇性检查，无法实现早期预警。更棘手的是，看似健康的个体往往缺乏临床数据支撑，而现有AI模型多聚焦分类而非病理机制解析。这一困境催生了马来西亚研究团队的突破性工作——他们开创性地将工程学中的电路模型与深度学习结合，试图从脉搏跳动中解码心血管健康密码。研究团队开发了一套融合Rideout零维心血管模型和卷积神经网络(CNN)的智能系统。这个模型将血液循环系统等效为电路：血管阻力对应电阻(R)，血流惯性对应电感(L)，血管弹性对应电容(C)。通过局部敏感性分析(LSA)，从16个参数中锁定RL2和RA1作

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-30

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